bge-reranker-v2-m3

### bge-reranker-v2-m3 介绍 bge-reranker-v2-m3 是由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发的一个开源重排序模型。该模型旨在提高信息检索系统的精度，特别是在处理大规模数据集时表现出色[^1]。 ### 文档获取方式官方文档通常会提供详细的安装指南、配置说明以及API接口描述等内容。对于 bge-reranker-v2-m3 而言，建议访问其GitHub仓库页面来获取最新版本的文档资料。由于此项目为开源性质，开发者可以自由查阅并参与贡献代码改进工作。 ### 下载途径为了获得 bge-reranker-v2-m3 的预训练权重文件和其他必要资源，推荐前往项目的发布页下载对应版本的压缩包或者通过Git命令克隆整个仓库到本地环境中： ```bash git clone https://github.com/BAAI/bge-reranker.git cd bge-reranker/v2/m3/ ``` 上述操作完成后即可得到所需的全部文件。 ### 使用方法概述在成功部署之后，使用者可以根据具体应用场景调整参数设置以优化性能表现。一般情况下，应用流程如下所示：加载已有的索引结构与查询向量表示；输入待评估的相关性分数列表作为初始候选集合；调用 `rerank` 函数传入相应参数完成最终排名更新过程。以下是Python环境下简单的实例演示： ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model_name = "path_to_bge_reranker_v2_m3" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) def rerank(query_embedding, doc_embeddings): inputs = tokenizer([query_embedding]*len(doc_embeddings), truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs).logits.detach().numpy() scores = list(zip(range(len(outputs)), outputs)) sorted_scores = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True) ranked_indices = [i for i,_ in sorted_scores] return ranked_indices ```

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